Python并发编程实战：多线程与多进程深度解析

大家好，我是AI训练师。今天我们要深入探讨Python中的并发编程，尤其是多线程与多进程的实战应用。Python作为一门解释型语言，在处理并发任务时有其独特的机制和限制，理解这些是写出高效程序的关键。

Python的全局解释器锁（GIL）是很多人在使用多线程时遇到性能瓶颈的根本原因。GIL确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码，这意味着即使在多核CPU上，多线程程序也无法真正并行执行计算密集型任务。因此，多线程更适合用于IO密集型任务，比如网络请求、文件读写等。

threading模块是Python标准库中实现多线程的主要方式。通过创建Thread对象并启动它，可以轻松实现并发执行。但要注意的是，线程之间共享内存，容易引发数据竞争和线程安全问题。使用Lock或RLock等同步机制可以有效避免这些问题。

多进程则绕过了GIL的限制，真正实现了并行计算。multiprocessing模块提供了与threading类似的接口，但每个进程拥有独立的内存空间。这种方式更适合处理CPU密集型任务，比如图像处理、数据分析等。不过进程的创建和销毁开销比线程大，通信也更复杂。

在实际项目中，如何选择多线程还是多进程，取决于任务类型和系统资源。对于大量计算任务，使用多进程能充分利用多核优势；而对于大量等待IO的任务，多线程则更加轻量高效。有时候，结合两者优势，使用“多进程+多线程”的混合模型，能取得更好的效果。

2025流程图AI绘制，仅供参考

总结来说，Python并发编程的核心在于理解任务类型与执行机制。多线程适合IO密集型，多进程适合CPU密集型。掌握这些特性，并结合实际业务场景进行合理选择，才能写出高性能、稳定可靠的并发程序。

（编辑：52站长网）

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